research(exit-lab): 34 agenti su exit dinamiche → EXIT-16 close-confirm SL PROMOSSO a livello PORT06

23 famiglie esplorate (harness condiviso exit_lab, train/OOS embargo nov-2023,
tutto lo storico 1h 2018-2026) + 10 verifiche avversariali + test PORT06.
'Cavalcare il prezzo' non esiste (4a conferma: oltre il TP=media non c'e' coda).
Scoperta: lo SL intrabar fisso e' il distruttore di valore n.1 delle fade
(stop da wick = falsi negativi). Forma robusta: SL solo su CHIUSURA oltre
sl0±0.5·ATR14 — PORT06 FULL Sharpe 6.47→7.84 DD 4.10→2.60, OOS 8.82→10.06.
Collaterali: bias gap-through dell'engine sugli stop stretti; ramo -2% del
worker morto con sl=0. Diario: docs/diary/2026-06-04-exit-lab.md

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

scripts/analysis/exit_policies/15_loser_timestop.py

@@ -0,0 +1,61 @@
+"""EXIT-15 — loser time-stop ("i loser muoiono giovani?").
+
+Le fade tengono il trade fino a TP/SL fissi o max_bars. Qui aggiungiamo un
+solo extra-exit CONDIZIONATO AL SEGNO della PnL: al k-esimo bar dopo l'entrata,
+se il trade e' ancora in PERDITA sul CLOSE (unrealized < 0), chiudi il residuo
+al close[j]. Se a quel bar il trade e' in profitto (o piatto), NON tocca nulla
+e lascia correre verso TP/SL/max_bars come la base.
+
+  TP/SL fissi (tp0, sl0) INVARIATI; horizon = max_bars INVARIATO.
+
+Differenza col time-stop semplice (gia' FALLITO il 2026-06-02, tagliava i
+winner): qui non si esce per il solo passare del tempo, ma SOLO se la PnL e'
+negativa. L'ipotesi e' che un trade ancora in rosso dopo k bar abbia bassa
+probabilita' di recuperare e finisca per colpire lo SL (peggio) o scadere a
+max_bars in perdita -> uscire prima limita la coda di perdite e libera capitale.
+
+Anti-look-ahead: la decisione e' in `after_bar(j)`, che per contratto puo'
+leggere il CLOSE del bar j (eseguibile al poll del tick). Confronto:
+  unrealized(j) = (close[j] - entry) * d     (>0 = a favore)
+Esce SOLO quando j - i == k (controllo una tantum al k-esimo bar). I livelli
+TP/SL restano quelli base (nessun uso di dati futuri in levels()).
+
+GRID: k in {4, 8, 12, 16} (4 celle).
+"""
+import sys
+from pathlib import Path
+
+sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parents[1]))
+from exit_lab import ExitPolicy, evaluate  # noqa: E402
+
+
+class LoserTimestop(ExitPolicy):
+    name = "loser_timestop"
+
+    def __init__(self, ctx, i, d, entry, tp0, sl0, mb, **params):
+        super().__init__(ctx, i, d, entry, tp0, sl0, mb, **params)
+        self.k = int(params.get("k", 8))
+        self.close = ctx["close"]
+
+    # livelli base, invariati (nessun look-ahead)
+    def levels(self, j: int):
+        return self.tp0, self.sl0, 1.0
+
+    def after_bar(self, j: int) -> bool:
+        # controllo una tantum al k-esimo bar dopo l'entrata
+        if j - self.i != self.k:
+            return False
+        unrealized = (self.close[j] - self.entry) * self.d
+        return unrealized < 0.0
+
+
+GRID = [
+    {"k": 4},
+    {"k": 8},
+    {"k": 12},
+    {"k": 16},
+]
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    evaluate(LoserTimestop, GRID)